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Modelo explicativo para estimar el área mínima cultivada en monocultivo de café, que permita alcanzar el Living Income

Explanatory Model for the Estimation of the Minimum Monoculture Planted Area for Coffee that would allow reaching a Living Income Explanatory model for estimating the minimal area of monoculture coffee plantations needed to generate a living Income




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Artículo de investigación científica

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Melo Solarte, D. S., & Londoño Rendón, J. (2024). Modelo explicativo para estimar el área mínima cultivada en monocultivo de café, que permita alcanzar el Living Income: Explanatory model for estimating the minimal area of monoculture coffee plantations needed to generate a living Income. Lúmina, 25(1), E0056. https://doi.org/10.30554/lumina.v25n1.4926.2024
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Melo Solarte, D. S., & Londoño Rendón, J. (2024). Modelo explicativo para estimar el área mínima cultivada en monocultivo de café, que permita alcanzar el Living Income: Explanatory model for estimating the minimal area of monoculture coffee plantations needed to generate a living Income. Lúmina, 25(1), E0056. https://doi.org/10.30554/lumina.v25n1.4926.2024

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El objetivo de esta investigación se basa en la construcción de un modelo explicativo para determinar el área mínima a cultivar en café, para alcanzar el Living Income en fincas cafeteras de tipo monocultivo.

En el escenario de la producción sostenible de café, se evalúa el ingreso neto anual de una familia en función del logro de un nivel de vida decente para todos sus miembros, la métrica que hace esto posible es el Living Income; desafortunadamente en el segmento de pequeños caficultores existe una amplia brecha entre el ingreso neto real y el Living Income, que es un fenómeno multidimensional afectado por factores exógenos o de difícil control como el área cultivada en café y su precio de venta y variables derivadas de su modelo productivo como la productividad, los costos, y la producción de alimentos en su finca.

Por tratarse de un fenómeno multifactorial, se aplicaron algoritmos de minería de datos (árbol de decisión y random forest) para clasificar las fincas que cerrarían la brecha entre el ingreso neto y el Living Income. Las iteraciones de los modelos se hicieron sobre un dataset que recopila información histórica de costos de producción, ingresos y áreas cultivadas, de fincas localizadas en cuatro departamentos de Colombia: Caldas, Cauca, Huila y Nariño.

Se concluyó que las variables que explican la brecha en un sistema de monocultivo de café son: área cultivada en café, productividad y precio de venta.


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